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Desarrollo de un modelo empírico para la predicción estacional sobre el Mediterráneo
Title: Desarrollo de un modelo empírico para la predicción estacional sobre el Mediterráneo
Authors: Rodríguez Guisado, EstebanSerrano de la Torre, Antonio Ángel ORCID RESEARCHERID Sánchez García, Eroteida ORCID RESEARCHERID Navascués, BeatrizRodríguez Camino, Ernesto
Keywords: Predicción estacional; Mediterráneo; Regresión lineal múltiple; Precipitación
Issue Date: 2018
Publisher: Asociación Española de Climatología; Agencia Estatal de Meteorología
Citation: Montávez Gómez, Juan Pedro, et al. (eds.). El clima: aire, agua, tierra y fuego. Madrid: Asociación Española de Climatología; Agencia Estatal de Meteorología, 2018, p. 873-885
Series/Report no.: Publicaciones de la Asociación Española de Climatología. Serie A;11
Abstract: El objetivo principal del proyecto MEDSCOPE es mejorar la pericia (skill) de la predicción a escala estacional sobre el área mediterránea y demostrar su aplicabilidad en una colección de sectores seleccionados. En esta línea, se propone el desarrollo de un modelo empírico de predicción que complete la información proporcionada por los sistemas basados en modelos dinámicos. Se presenta una primera versión del mismo y su comparación con la pericia de otros sistemas basados en modelos dinámicos. El modelo empírico está basado en regresión lineal múltiple, usando la temperatura promedio en superficie y la precipitación acumulada como predictandos, e índices climáticos globales (patrones de teleconexión globales e índices basados en temperaturas de la superficie del mar (SST) y cobertura de hielo y nieve) como predictores. Su implementación permite modificar la lista de predictores de forma sencilla, lo que permitirá incorporar la información de nuevos índices que se obtengan de los experimentos de sensibilidad actualmente en curso realizados con modelos en el marco del mencionado proyecto MEDSCOPE. Dada la extensión del área estudiada, su gran complejidad (tanto orográfica como por distribución tierra-océano), y su situación geográfica, cada zona se ve afectada por diferentes factores en diferentes momentos del año. Por ello, se ha dividido el área geográfica en estudio en 10 regiones, en cada una de las cuales el modelo utiliza diferentes grupos de predictores, que también son diferentes para diferentes estaciones del año. El modelo genera cada mes un pronóstico para los tres meses siguientes.
Description: Ponencia presentada en: XI Congreso de la Asociación Española de Climatología celebrado en Cartagena entre el 17 y el 19 de octubre de 2018.
URI: http://hdl.handle.net/20.500.11765/9974
ISBN: 978-84-7837-098-6
Appears in Collections:(2018, Cartagena). XI Congreso AEC


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